【摘 要】
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用火焰原子吸收法(FAAS)测定了植物药中Fe、Mg、Mn、Cu、Zn和Ca元素的含量,采用主成分分析法对所测数据进行预处理,结合概率神经网络模型对中药功效类别进行识别预测研究,取
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用火焰原子吸收法(FAAS)测定了植物药中Fe、Mg、Mn、Cu、Zn和Ca元素的含量,采用主成分分析法对所测数据进行预处理,结合概率神经网络模型对中药功效类别进行识别预测研究,取得了较满意的结果。
The contents of Fe, Mg, Mn, Cu, Zn and Ca in plant medicine were determined by flame atomic absorption spectrometry (FAAS). The principal component analysis (PCA) was used to pretreat the measured data. Combined with the probabilistic neural network model, To carry out recognition and prediction research, and achieved satisfactory results.
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